Информатика и образование №4’2021

250.00

Купить печатную версию журнала. В стоимость включена доставка почтой по России.
Скачать содержание в формате PDF:

Необходима авторизация

Оформить подписку
Печатная версия
Электронная версия

Описание


Журнал «Информатика и образование» №4’2021

№ 4 (323) Май 2021 года
Содержание номера

ОБЩИЕ ВОПРОСЫ

Христочевский С. А.

ПРОБЛЕМЫ МАССОВОГО ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ В УСЛОВИЯХ ПАНДЕМИИ

В 2020 году пандемия коронавируса затронула весь мир, включая и Россию. Российскому правительству пришлось ввести чрезвычайные меры для борьбы с пандемией, в том числе перевод на дистанционное обучение школьников и студентов. В условиях пандемии возникла необходимость экстренного рассмотрения вопросов и проблем дистанционного обучения в образовательных организациях, в первую очередь в организациях среднего образования. Ранее ни в одной из концепций информатизации образования даже не рассматривался массовый переход на дистанционное обучение школьников и студентов.
В статье рассматривается готовность образовательных органов, родителей и детей к массовому использованию дистанционного обучения, проводится анализ проблем, возникающих при реализации такой формы обучения, в том числе: проблемы выбора программных средств и платформ для проведения дистанционного обучения; проблем, связанных с недостаточной развитостью инфраструктуры; проблемы наличия электронных образовательных ресурсов, соответствующих новым условиям обу­чения; проблемы отсутствия опыта работы онлайн как у педагогов, так и у школьников; а также других вопросов, связанных с дистанционным обучением.
Отмечается необходимость: переключения внимания исследователей и разработчиков программного обеспечения и онлайн-платформ на исследования в области массового перехода на дистанционное обучение на всех возрастных уровнях; разработки новых дистанционных онлайн-платформ и переработки множества электронных образовательных ресурсов под новые платформы; привязки мультимедийного образовательного контента к примерным основным образовательным программам начального, основного и среднего общего образования.

Ключевые слова: дистанционное обучение, онлайн-платформы, система дистанционного обучения, электронные образовательные ресурсы.

ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ

Пиявский С. А., Кирюков С. Р., Кузнецов А. С., Кулаков Г. А.

ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ПРОФОРИЕНТАЦИИ ТВОРЧЕСКИ ОДАРЕННЫХ СТУДЕНТОВ ВУЗОВ. РЕГИОНАЛЬНЫЙ АСПЕКТ

Статья продолжает начатое авторами в № 8-2020 журнала «Информатика и образование» описание функционирования типовой региональной инфокоммуникационной системы «Студент и Труд». Эта система направлена на выявление и развитие творчески одаренных в сфере науки, техники и технологий студентов вузов в процессе их постепенного вовлечения в реальную трудовую деятельность при взаимодействии с ведущими предприятиями региона. Подробно рассматриваются алгоритм функционирования и организационная структура системы «Студент и Труд», информационные, научно-методические и мотивационные аспекты взаимодействия студентов с предприятиями на основе непрерывного измерения индекса перспективности взаимодействия студента с предприятием. Этот индекс включает 10 компонентов, основным из которых является творческий индекс исследовательских работ/проектов, выполняемых студентом с учетом интересов предприятия. В свою очередь, творческий индекс вычисляется на основе многокритериальной оценки работы/проекта по 15 частным критериям. «Свертывание» в скалярные значения отдельных составляющих и критериев индекса перспективности взаимодействия студента с предприятием и творческого индекса работы/проекта осуществляется максимально объективным способом с использованием так называемых универсальных коэффициентов важности.
Ключевые слова: вуз, предприятие, творческие способности, инфокоммуникационная система, индекс перспективности взаимодействия с предприятием, творческий индекс работы/проекта, универсальные коэффициенты важности критериев.

Деев М. В., Гамидуллаева Л. А., Финогеев А. Г., Финогеев А. А.

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ КОМПОНЕНТАМИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЫ

В статье рассматриваются вопросы создания программно-инструментальных средств для управления процессами подготовки специалистов в интеллектуальной образовательной среде. Комплекс средств разрабатывается в рамках гиперконвергентной вычислительной экосистемы для поддержки технологий открытого персонализированного обучения и предназначен для настройки и адаптивной актуализации образовательных программ и контента с учетом требований федеральных стандартов и региональных рынков труда. На первом этапе инструментальные средства решают задачи поиска, сбора, консолидации и интеллектуального анализа требований к специалистам, извлекаемых с открытых источников в сети Интернет, таких как разделы с вакансиями работодателей на сайтах предприятий, кадровых агентств, бирж труда, досках объявлений, форумах, чатах, группах социальных сетей и мессенджеров. На следующем этапе реализуется процесс адаптивной настройки и синхронизации образовательных программ с учетом консолидированной информации и прогнозируемых данных о необходимых компетенциях в краткосрочной и среднесрочной перспективе в заданном регионе. Настройка образовательного процесса в открытой информационной среде происходит в ходе эволюционного перехода к конвергентной модели обучения, непрерывной актуализации образовательных программ и контента, персонализации траекторий подготовки специалистов. Конвергентная модель определяет сходимость образовательных программ и контента для разных специальностей в соответствии с процессами цифровизации всех сфер жизнедеятельности человека, что отражается в требованиях к компетенциям в профессиональных и образовательных стандартах, а также со стороны работодателей. Процессы актуализации и персонализации позволяют повысить эффективность и качество подготовки специалистов за счет снижения рисков получения некачественного и морально устаревшего образования. Архитектура системы адаптивного управления образовательной средой включает следующие компоненты: а) систему управления обучением (Learning Management System — LMS), б) систему управления образовательным контентом (Education Content Management System — ECMS), в) систему управления учебной деятельностью (Learning Activity Management System — LAMS), г) инструментальные средства поиска, сбора и анализа требований работодателей, д) облачное хранилище образовательного контента.

Ключевые слова: интеллектуальная образовательная среда, конвергентная модель, актуализация, персонализация, система управления обучением, система управления образовательным контентом, система анализа требований работодателей.

Протасевич Ю. А., Змеев О. А., Соколов Д. А.

ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ ОРГАНИЗАЦИИ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ И СТУДЕНТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СИСТЕМ КОНТРОЛЯ ВЕРСИЙ

В статье описывается подход к организации взаимодействия преподавателя и студентов на курсах по программированию при использовании системы контроля версий Git. Производится сравнительный анализ различных систем управления Git-репозиториями с целью определения наиболее подходящей для образовательных нужд и доступной системы. На основе опыта различных учебных учреждений, применяющих системы контроля версий на своих курсах, были определены положительные стороны и недостатки использования данных систем при обучении. Учитывая существующие проблемы, было разработано решение на основе системы GitLab. В рамках этого решения предложен способ организации работы преподавателя и студентов в дисциплинах, в которых применяются системы контроля версий. Данный подход предполагает использование GitLab в совокупности с разработанной системой, которая является менеджером по управлению Git-репозиториями и предназначена облегчить работу преподавателя и администратора, автоматизируя выполняемые ими задачи. Основной целью статьи является подробное описание этого подхода: системы ограничения прав участников образовательного процесса, организация и функциональные возможности GitLab, список решаемых задач для каждого участника. Также в статье описана организация работы в созданной системе, показаны ее основные сущности и их взаимосвязи, приведен обзор возможностей, которые предоставляет система.

Ключевые слова: автоматизация процесса обучения, системы контроля версий, Git, GitLab.

ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ ОПЫТ

Тимирова А. М.

КОГНИТИВНО АДАПТИРОВАННЫЕ МУЛЬТИМЕДИЙНЫЕ УЧЕБНЫЕ МАТЕРИАЛЫ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫМ ТЕХНОЛОГИЯМ В МНОГОЯЗЫЧНОЙ СРЕДЕ ВУЗА

Студенты, обучающиеся на русском языке как неродном в российских вузах в смешанных языковых группах, испытывают значительную когнитивную нагрузку в процессе выполнения практических заданий по дисциплинам информационного направления с использованием традиционных учебно-методических материалов. В статье анализируются важные аспекты когнитивных и мультимедийных теорий обучения в контексте разработки учебных инструкций, а также специфические проблемы педагогического проектирования мультимедийных материалов для использования в смешанных языковых группах на занятиях по информационным технологиям. В результате исследования сформулированы обобщенные рекомендации по разработке учебных мультимедийных материалов на когнитивной основе для обучения на неродном языке, относящиеся к семантико-контекстуальной формализации структуры (формулирование SMART-целей; логико-семантическое структурирование текста; представление содержания на нескольких уровнях свернутости; организация учебного материала в последовательности от декларативных знаний к процедурным; систематизация и обобщение значимой информации на промежуточных этапах рассуждений; обеспечение поддержки индивидуальных образовательных потребностей) и когнитивно-семантической адаптации мультимедийного содержания (последовательное разворачивание смысла; представление образцов выполнения заданий; графическое представление значимой релевантной информации; видео- / аудиодублирование трудных для понимания фрагментов учебного материала посредством динамичной графики; аудиодублирование трудных для понимания фрагментов учебного материала на языке-посреднике; оформление учебного материала с использованием продуманных наборов стилей, пиктограмм, цветов). Полученные результаты исследования имеют высокую практическую значимость: разработка мультимедийных учебных материалов, адаптированных для обучения на неродном языке в условиях многоязычной образовательной среды, на основе когнитивного подхода позволяет значительно снизить когнитивную нагрузку, улучшить понимание и запоминание материала, облегчить языковую и академическую адаптацию.

Ключевые слова: разработка мультимедийных учебных материалов, обучение на русском как неродном языке, многоязычная образовательная среда, когнитивные процессы и нагрузка, вербальная и невербальная информация, ментальные модели знаний.

Степанов А. Г., Плотников Г. А., Васильева В. С.

ПОДХОДЫ К ОПРЕДЕЛЕНИЮ СРЕДСТВ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ МЕТОДИКИ ОБУЧЕНИЯ РАБОТЕ С БОЛЬШИМИ ДАННЫМИ

В статье актуализируется необходимость обучения студентов технологиям работы с большими данными. Big data — это перспективная и фундаментальная отрасль, требующая большого количества квалифицированных специалистов в различных областях. Целью работы является описание концепции определения набора аппаратных, программных, алгоритмических и методических средств (с учетом контингента обучаемых и возможностей учебного заведения) для построения методики преподавания дисциплины, связанной с изучением методов обработки больших данных. Выделяются два основных сектора заинтересованных лиц, которым необходимы специалисты в сфере Big Data. Производится сравнительный анализ программных решений, поддерживающих обработку больших данных. Описывается методика построения курса по обучению студентов технологиям обработки и анализа больших данных. Предлагается план организации лекционного курса и лабораторного практикума с рассмотрением подзадач для выполнения во время обучения. Обговариваются состав и методика самостоятельной работы студентов по дисциплине, связанной с изучением Big Data, с использованием системы управления обучением типа Moodle. Представляется пример реализации обработки данных средствами пакета RapidMiner Studio с использованием алгоритма обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки.

Ключевые слова: RapidMiner Studio, Moodle, Data Mining, нейронная сеть, классификация, кластеризация, регрессия, поиск ассоциативных правил, обработка естественного языка, NLP.